Notice bibliographique
Résumé
This dissertation consists of three essays. The first essay examines the role of firms in wage dispersion in Senegal, while the other two essays focus on gender earnings inequality in Canada.In the first essay, we collaborate with several Senegalese governmental agencies to build the first longitudinal employer-employee dataset in a Sub-Saharan African country. The resulting linked employer-employee dataset in Senegal covers approximately 10% of total employment and presents an opportunity to extend the existing research on wage-setting in low-income countries. Our findings indicate that the share of wages explained by firms in Senegal is around 30%.The second essay provides evidence of the impact of children on parents' labor market outcomes in Canada, commonly referred to as "child penalties". Using Canadian administrative data, I estimate child penalties for both men across Canadian provinces. I also explore the link between childcare costs and the long-term effects of children on parents' labor market outcomes, using variations of childcare across provinces. Additionally, I use variation introduced by the 2006 Quebec reform to examine the long-run effect of a generous parental leave policy on the earnings and participation of men and women.The third essay examines the role of social interaction in governmental program participation, specifically focusing on the 2006 Quebec Parental Insurance Plan (QPIP). It investigates whether a father's decision to take parental leave is influenced by the choices made by his co-workers regarding paternity leave. We use the Canadian-matched employer-employee datasets to identify new fathers and their co-workers. The findings reveal that fathers are more inclined to take paternity leave when their male colleagues also opt for parental leave
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,008 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».